LangGraph

AIエージェント

LangChainチームが開発したステートフルなマルチエージェントシステム構築フレームワーク。グラフ構造でAIエージェントの複雑なワークフローを定義・管理できる。

4.1
日本語対応: 非対応
PythonJavaScript/TypeScript

LangGraphとは?

LangGraph(ランググラフ)は、LangChainチームが開発したAIエージェント・マルチエージェントシステム構築のためのオープンソースフレームワークです。有向グラフ構造でAIの処理フローを定義し、状態管理・条件分岐・ループ・並列処理などの複雑なワークフローをプログラマティックに構築できます。 LangGraphの最大の特徴は「ステートフル」な設計です。各ステップの実行結果が状態(State)として保持され、次のステップがその状態を参照して処理を行います。これにより、単純なチェーン処理では不可能な、判断→行動→評価→再判断のような反復的なエージェントワークフローを実現できます。Human-in-the-Loop(人間による確認・介入)、チェックポイントによる中断・再開、ストリーミング出力にも対応。LangGraph Cloudを使えば、構築したエージェントをスケーラブルにデプロイすることも可能です。Python・JavaScriptの両方で利用でき、LangChainエコシステムとの統合も容易です。

LangGraphのスクリーンショット

料金プラン

1完全無料(オープンソース、MITライセンス)
2LangGraph Cloud: Developer $0(無料枠)/ Plus $25/月
3Enterprise 要問合せ

主な機能・特徴

有向グラフベースのワークフロー定義
ステートフルな状態管理システム
マルチエージェントオーケストレーション
Human-in-the-Loop(人間による確認・介入)
チェックポイントによる中断・再開
ストリーミング出力対応
LangGraph Cloud によるスケーラブルデプロイ
LangSmith連携によるデバッグ・モニタリング

メリット・デメリット

メリット

  • グラフ構造で複雑なエージェントワークフローを柔軟に設計
  • ステートフル設計で状態管理・ループ・条件分岐に対応
  • Human-in-the-Loop(人間の介入)機能を標準搭載
  • LangChainエコシステムとの高い互換性
  • Python・JavaScript両方で利用可能
  • チェックポイントによる中断・再開が可能

デメリット

  • プログラミング知識(Python/JS)が必須
  • 概念の理解に学習コストがかかる(グラフ・状態管理)
  • ノーコードツールに比べて構築に時間がかかる
  • ドキュメントが英語中心で日本語情報が少ない

よくある質問(FAQ)

Q. LangGraphとLangChainの違いは?

A. LangChainはLLMアプリケーション開発の汎用フレームワークで、LangGraphはLangChainのエコシステム内でエージェント・マルチエージェントシステムの構築に特化したフレームワークです。LangChainの「チェーン」が直線的な処理に向いているのに対し、LangGraphはループ・分岐を含む複雑なワークフローに対応します。

Q. LangGraphは初心者でも使えますか?

A. Pythonの基本的な知識があれば利用可能ですが、グラフ理論や状態管理の概念の理解が必要です。公式チュートリアルが充実しているので、順を追って学習することをおすすめします。ノーコードでエージェントを作りたい場合はCozeやDifyの方が適しています。

Q. LangGraph Cloudとは何ですか?

A. LangGraph Cloudは、LangGraphで構築したエージェントをクラウド上にデプロイ・スケーリングするためのマネージドサービスです。APIエンドポイントの自動生成、非同期実行、モニタリングダッシュボードなどの機能を提供します。

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